一秒100张实时生成二次元老婆照!高吞吐低延迟低功耗|登顶GitHub热榜、已开源

原文来源:量子位

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图片来源:由无界 AI‌生成

单RTX4090,每秒生成100张图!

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一种专为实时交互式图像生成而设计的一站式解决方案,登顶GitHub热榜

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方案名为StreamDiffusion,支持多种模型和输出帧率。

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无论是图像到图像,还是文本到图像,都能实时生成:

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重点是,该项目现已开源,在GitHub热榜已狂揽3400+星。

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经测试,使用SD-turbo模型在去噪步骤为1步的情况下,文本-图像每秒帧率可达106,图像-图像每秒帧率达到93。

CM-LoRA+KohakuV2模型在4步的情况下,文本-图像每秒帧率为38,图像-图像每秒帧率为37。

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除了高吞吐量、低延迟,StreamDiffusion还做到了低功耗。单块RTX3060上,可降低58.2%的功耗;单块RTX4090,降低49.8%。

网友们也是玩嗨了,纷纷上手尝试:

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浅浅留下一个字:

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StreamDiffusion长啥样?

StreamDiffusion由来自UC伯克利、日本筑波大学等的研究人员联合提出。

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StreamDiffusion Pipeline包含六大组件:Stream Batch、残差无分类器指导(RCFG)、输入-输出队列、随机相似性过滤器、KV-Caches预计算、带有小型自动编码器的模型加速工具。

首先Stream Batch,是将原来顺序的去噪步骤改为批量化处理。允许在一个批处理中,每幅图像处于去噪流程的不同阶段。

如此一来,可以大大减少UNet推理次数,显著提高吞吐量。

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此外,原先的CFG算法中,需要额外大量计算负样本,导致计算效率低下。

RCFG方法则构建一个“虚拟残差噪声”,这样就只需要一次或者零次负样本计算,减少了计算负样本的开销。

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相比之前的CFG方法加速了2倍。

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输入-输出队列主要是利用队列存储缓冲输入和输出,将图像数据预处理等操作与UNet主体网络分隔开,实现pipeline各个处理环节的并行化,防止处理速度不匹配的情况发生。

随机相似性过滤器,可以基于图像相似性跳过一些UNet处理,减少不必要的计算量,降低功耗:

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预计算则是提前缓存一些静态量,如提示嵌入、噪声样本等,减少每次生成的重复计算。

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最后,使用TensorRT、Tiny AutoEncoder等加速模块,对模型进行优化,进一步提升推理速度。

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在测试阶段,研究人员使用SD-turbo、512×512分辨率、批处理大小为1,进行文本到图像的生成。

结果,使用StreamDiffusion可以在10毫秒内生成一张图像,也就是一秒100多张图。

参考链接:https://github.com/cumulo-autumn/StreamDiffusion

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